随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平

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随机森林分类 概述 “随机决策森林分类”节点用于产生二分类或多分类模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，森林中的每一棵决策树分别进行判断，哪一类被选择最多，就预测这个样本属于那一类。 随机决策森林

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图6 数据集分割连线随机森林回归 右键单击随机森林回归算子，选择“设置参数”，在滑出的参数设置窗口填写标签列为“revenue”，如图7所示。 图7 随机森立回归参数设置 如图8所示，随机森林回归连线模型应用，随机森林回归算子输出pipeline_model传入模型应用算子, 作为模型应用算子的输入模型。

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随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数，表示直接

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随机森林分类特征重要性 概述 采用随机森林分类算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_classify_model参数，表示直接根

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梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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孤立森林 概述 对sklearn孤立森林算法的封装。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 select_columns_str

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25，V26，V27，V28，Amount等特征。 图1 数据样本 配置流程 下图上边部分运行孤立森林算子，得到异常检测结果和孤立森林模型，下边部分加载保存的模型和新的数据进行预测。 图2 配置流程 参数设置 图3 参数设置界面 查看结果 图4 查看运行结果 父主题： 数据分析

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段） 卡方拟合性检验 卡方独立性检验 协方差矩阵 孤立森林[PySpark版] 皮尔森系数 离散特征分析

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销售管理 销售管理概述 销售活动是企业所有经营活动的起点，对企业的技术、生产、财务、人事等各项管理都有决定性的作用。销售管理系统，是对销售报价、销售订货、仓库发货、销售退货处理、客户管理、价格及折扣管理、订单管理、信用管理等功能综合运用的管理系统，通过对销售全过程进行有效控制和跟

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销售管理 销售订单 创建/导入/导出销售订单； 基本信息 单击菜单列表中销售管理下的销售订单，右侧出现销售订单信息页面 创建销售订单后再进行MRP计算（即生产管理下的需求计划） 图1 销售订单 新增销售订单 单击新增 输入销售订单信息 单击确定 图2 新增 创建的订单类型分为备库

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联合销售 与生态伙伴联合基线解决方案销售 父主题： 术语&缩略语解释

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销售管理 客户服务商激励 查询商品业绩激励策略、授权折扣及分成比例 优惠折扣申请 为客户提供私有链接 创建客户需求

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销售订单 图1 销售订单 客服操作平台，主要汇总由平台订单转单成功后的内部销售订单，包含订单状态、配货订单号等信息；可执行取消订单、批量改商品、批量修改订单信息、挂起、解挂操作，也可在此界面进行客审以及手动创建新订单的操作。 客审（客户人员审核订单） 图2 待客审 客审：单击【客

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单击“是”，删除销售订单成功； 图1 销售订单 销售订单明细 【功能说明】 记录销售订单明细信息 【操作步骤】 新增：单击“新增”按钮 -> 添加销售订单明细信息 -> 单击“保存”按钮； 修改：选择销售订单 -> 选择销售订单明细 -> 单击“修改”按钮 -> 修改销售订单明细信息

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。

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创建随机数 功能介绍 功能介绍： 生成8~8192bit范围内的随机数。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/gen-random 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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预测分析 准备数据 创建项目 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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预测分析 准备数据 创建项目 选择标签列 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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